Маркетинговые исследования

39. Причины использования выборочных методов исследования

    Причин использования выборочного метода несколько.

    Во-первых, как это ни парадоксально, это  повышение точности данных; уменьш. числа единиц наблюдения в выборке резко снижает ошибки регистрации. Правда, за счет неполноты охвата единиц возникает ошибка репрезентативности, т. е. представительности выборочных данных. Но даже взятые вместе ошибка наблюд. для выборки плюс ошибка репрезентативности обеспечивают большую точность выборочных данных по сравнению с массовым сплошным наблюдением. При ограничении объема работы можно привлечь более квалифицированных исполнителей (интервьюеров, счетчиков-регистраторов). Это положительно сказывается на качестве данных выборочного обследования.

    Во-вторых, обращение к выборкам обеспечивает экономию мат-ных, труд., фин. ресурсов и вр-ни. Напр., для составления баланса, ден. доходов и расходов населения, для изучения ден. обращения, выявления дифференциации населения по уровню жизни, опред. черты бедности и т. д. необходимы данные о бюджетах домохозяйств. Сбор этих данных осуществляется гос. статистикой, но один статистик в состоянии курировать ежедневные записи доходов, расходов, потребления не более чем в 20-25 домохозяйствах. Если бы решили собирать данные о бюджетах всех домохозяйств, то только для этой цели (не учитывая потребности последующей обработки) потребовалось бы примерно два миллиона статистиков. Так что использ. выборочного наблюдения явл. единств. экон-ки выгодным решением, тем более что по рез-там изучения сравнительно небольшой части можно получить с достаточно высокой степенью уверенности данные о всей сов-ти. Подобная ситуация возникает и при аудиторских проверках крупных фирм, когда вместо детального изучения каждого платежного документа ограничиваются анализом выборки док-тов, и в др. обл. применения статистики.

    В-третьих, без выборки не обойтись, когда наблюдение связано с порчей наблюдаемых объектов. Это относится прежде всего к изучению качества продукции, которое основано на испытаниях образцов на вибрацию, упругость, разрыв и т.д. Всю продукцию, конечно же, таким испытаниям не подвергают, только отобранные образцы. То же можно сказать об исследовании молока на жирность, зерна -на содержание белка, влажность, чистоту и всхожесть семян, электрических лампочек - на длительность горения и т.д. На выборках основаны маркетинговые исследования, оценки качества поставок. 

44. Стратифицированная  выборка

    Простая случайная выборка набирается из списка (основы выборки), представляющего  совокупность. Для повышения эффективности  используется информация о подгруппах, существующих в ее основе. При использовании стратифицированной выборки эффективность повышается благодаря тому, что точность исследования растет быстрее его стоимости.

    Пропорциональная  стратифицированная выборка - разновидность стратифицированной выборки, при которой число выбранных элементов в каждой страте пропорционально численности входящих в них элементов. Пропорциональная стратифицированная выборка может быть классифицированна на прямо пропорциональную и обратно пропорциональную.

    Прямо пропорциональная стратифицированная выборка подразумевает выбор большего кол-ва элементов в большей группе, меньшего - в меньшей. Напр., это может быть полезным для оценки известности торговой марки, потребляемой всеми возрастными группами.

    В отличие от прямо пропорциональной выборки, в обратно пропорциональной в меньшей группе выбирается большее количество элементов, а в большей группе - меньшее количество. Например, если меньшая группа относительно менее осведомлена о теме исследования, чем большая, то следует использовать обратно пропорциональную выборку.

    Если  при использ-нии стратифицированного метода размеры выборок из каждой группы не пропорциональны размеру соответствующей группы, такую выборку наз. непропорциональной стратифицированной выборкой. Если проводится сравнение большого числа небольших групп, пропорциональная выборка может не обеспечить достаточный для значимого сравнения размер выборки. В подобных случаях использ. непропроциональную выборку.

40. Процесс формирования выборки. Ошибки при формировании выборки. Определение целевой совокупности. Определение основы выборки. Выбор процедуры формирования выборки

    Процесс обеспечения репрезентативности информации в эмпирическом исследовании, т.е. достижения близкого соответствия выборочной совокупности генеральной реализуется в ходе организации выборки. Понятие "выборки" в статистике, социологии, маркетинге рассматривается в двух значениях. Во-первых, это совокупность элементов генеральной совокупности, подлежащих изучению, т.е. выборочная совокупность. Во-вторых, выборка - это процесс формирования выборочной совокупности при необходимом условии обеспечения репрезентативности. Выделяют разл. типы выборки (отбора) и виды выборок.

    Что касается типов выборок, то в принципе их выделяют три. Речь идет о самих  принципах подхода к отбору единиц выборочной сов-ти из генеральной. Они м.б. следующими:

    1) стихийный отбор, т.е. отбор по принципу добровольности и доступности вхождения единиц генеральной совокупности в выборочную. Он используется довольно часто, в частности, в почтовых и прессовых опросах. Основной недостаток подобного отбора - невозможность качественной репрезентации генеральной совокупности. Тем не менее, стихийная выборка используется и с учетом ее экономичности, а также в некоторых исследованиях, когда формирование выборочной совокупности по-иному попросту невозможно;

    2) вероятностный (случайный) отбор - один из основных, используемых в социологических исследованиях. Главный принцип подобного отбора – обеспечение возможности каждой единице генеральной совокупности попасть в выборочную. С этой целью используются таблицы случайных чисел, лотерейный подбор, механический отбор;

    3) квотный (стратифицированный) отбор, в основе которого лежит построение качественной модели генеральной совокупности, затем - отбор единиц наблюдения в выборочную совокупность, исходя из имеющейся модели (например по слоям населения, возрастному, половому признакам и т.д.).

    Объем выборки определяется четырьмя факторами. Первый - число групп и подгрупп, анализ которых следует провести. Второй - ценность информации, которую должно предоствить исследование, и требуемая точность результатов. Третий фактор - стоимость выборки: следует провести анализ затрат и выгод. Если стоимость выборки низка, оправдано формирование большей по объему выборки. Четвертый фактор - разброс значений сов-ти. Если все члены совокупности придерживаются единого мнения, вполне достаточно выборки из одного человека. По мере возрастания разброса мнения должен увеличиваться и объем выборки.

    Проведение  исследовательского проекта всегда подразумевает некоторые ошибки. Общая ошибка исследования является разностью между истинным значением (в совокупности) наблюдаемой переменной и ее наблюдаемым значением (в выборке). Например, если истинным значением доли курящих жителей города является 37%, а результаты проведенного исследования показывают 35%, общая ошибка исследования составит 2 процентных пункта.

    Общая ошибка исслед. состоит из двух компонентов: ошибки выборки и ошибок, не связанных с выборкой. Если разность итинных и наблюдаемых значений объясняется только лишь использованием выборки, то такую ошибку называют ошибкой выборки. Ошибки, не связанные с выборкой, могут наблюдаться как при проведении сплошного исследования, так и при использ-нии выборки. Среди ошибок, не связанных с выборкой, выделяют ошибки измерения, записи и ввода данных, анализа данных, ошибки вследствие неполучения ответа.

    Ошибки  выборки могут быть уменьшены  за счет увеличения размера выборки. Однако, по мере роста выборки снижается  контроль качества исследования. Следовательно, возрастают ошибки, не связанные с выборкой. Таким образом, возникает ситуация компромиса между ошибкой выборки и ошибками, не связанными с выборкой. 
 
 
 

45. Кластерная выборка

    При использовании кластерной выборки  эффективность увеличивается за счет того, что стоимость уменьшается быстрее точности. Как и в случае с стратифицированной выборкой, формирование кластерной выборки - процесс, состоящий из двух этапов. В процессе формирования кластерной выборки совокупность делится не на "страты", а на "кластеры". Далее кластеры отбираются случайным образом, и все представители выбранных кластеров подвергаются исследованию. Например, чтобы выяснить отношение к курению учеников выпусных классов в городе, необходимо сформировать случайную выборку из совокупности всех выпускных классов города, а затем опросить всех учеников выбранных классов. 

46. Многоступенчатая  выборка

    Многоступенчатая  выборка предполагает извлечение из генеральной совокупности сначала укрупненных групп единиц, затем групп, меньших по объему, и так до тех пор, пока не будут отобраны те группы (серии) или отдельные единицы, которые будут подвергнуты наблюдению. Выборка может быть двухступенчатой, когда генеральная совокупность разбивается на группы и производится отбор групп, а затем внутри групп — отбор единиц наблюдения. На обеих ступенях отбор может вестись в случайном порядке.

    В отличие от типического отбора, где  отбор производится из всех без исключения групп, при многоступенчатом отборе производится отбор самих групп, и, следовательно, не все они попадают в выборку.

    Число ступеней отбора может быть и более  трех.  

47. Неслучайные выборки

    ВЫБОРКА НЕСЛУЧАЙНАЯ способ отбора единиц сов-ти, принцип которого отличен от случайного. Как и для вероятностного (случайного) способа отбора, основная цель неслучайного отбора состоит в получении сов-ти, репрезентирующей изучаемую. Однако в отличие от вероятностной выборки статистич. выводы обо всем множестве объектов в этом случае делать недопустимо. Выделяют два вида неслучайного отбора: направленный отбор (целенаправленный, целевой, выбор по усмотрению) и стихийный. Направленный отбор характеризуется выбором единиц или групп единиц по к.-л. заранее определенному принципу. Наиболее распространенными формами направленного отбора считаются: выбор типичных объектов (метод типичных представителей), метод "снежного кома" и выбор квотами. 

48. Типовая выборка

    Типовая выборка - один из методов неслучайных  выборок, при использовании которой  специалист опирается на собственные  суждения о репрезентативности. Например, посетители торгового центра могут представлять район, город или целый регион.

    В этом типе выборки присутствует ряд  искажений. Например, если для формирования группы применяется метод перехвата, то в выборке будет непропорционально  много респондентов, часто посещающих магазины. Но бывают ситуации, когда применение типовой выборки даже рекомендуется. Например, точного списка уличных торговцев не существует и составить его невозможно. Метод типовой выборки снимает это ограничение. 

49. Выборка методом  снежного кома

    Выборка методом снежного кома - это разновидность  типовой выборки, применяемой в  случае необходимости контакта с  небольшой специфической группой. Например, если необходимо собрать экспертную информацию о новой технологии, методом "снежного кома" можно сформировать выборку преподавателей технических ВУЗов. При использовании выборки методом "снежного кома" каждого респондента после интервью просят порекомендовать одного или несколькуих аналогичных специалистов.

    Проблема  выборки методом "снежного кома" состоит в том, что ведущие более активный образ жизни имеют больше шансов попасть в выборку.

1. Понятие маркетинговых исследований.
2. Этапы развития технологии и направлений маркетинговых исследований.
3. Задачи маркетинговых исследований.
4. Области использования маркетинговой информации на предприятии.
5. Факторы результативности и эффективности маркетинговых исследований.
6. Этапы маркетингового исследования на предприятии. Формулировка целей и задач маркетинговых исследований.
7. Три группы целей маркетингового исследования - поисковые, описательные, экспериментальные.
8. Типы маркетинговых исследований.
9. Определение объекта исследования.
10. Среда маркетинга, рынок, товар, покупатели и конкуренты как объекты маркетингового исследования.

11. Формирование  маркетинговой информационной системы.
12. Первичные и вторичные данные. Внутренние и внешние источники информации. Выбор методов сбора информации.
13. Полевые и кабинетные исследования.
14. Основные направления анализа маркетинговой информации. Методы анализа данных.
15. Разработка маркетинговой программы как один из заключительных этапов маркетингового исследования.
16. Этапы определения проблемы и формулирования целей маркетингового исследования. Идентификация проблемы исследования.
17. Понятие проблемы исследования. Типы проблем при проведении маркетинговых исследований: проблемы управления маркетингом и проблемы маркетинговых исследований.
18. Классификация проблем исследования. Приемы осмысления проблемы.
19. Выявление объекта и предмета исследования. Определение целей маркетингового исследования.
20. Формирование рабочей гипотезы. Логические и интуитивно-творческие методы генерирования рабочих гипотез. Определение задач исследования.
21. Этапы разработки плана маркетингового исследования. Выбор типа маркетингового исследования.
22. Разведочное (поисковое) исследование.
23. Дескриптивное (описательное) исследование.
24. Казуальное (причинно-следственное) исследование.
25. Сравнительная характеристика различных типов маркетинговых исследований.
26. Выбор методики проведения маркетингового исследования.
27. Системный анализ, комплексный подход и программно-целевое планирование как общенаучные методы маркетингового исследования.
28. Аналитико-прогностические методы маркетингового исследования.
29. Определение типа требуемой информации при проведении маркетингового исследования и источников ее получения. Преимущества и недостатки различных источников информации.